极客笔记pandas中describe为什么有些列不会显示
在使用pandas进行数据分析时，经常会用到describe这个函数来对数据集进行描述性统计分析。describe函数会返回数据集中的基本统计信息，包括每列的计数、均值、标准差、最小值、25%分位数、中位数(50%分位数)、75%分位数和最大值。然而，在使用describe函数时，有时会发现有些列并没有显示出来，而是被省略掉了。那么，这是为什么呢？接下来我们就来详细解释一下。
1. describe函数的作用
首先，让我们来回顾一下describe函数的基本作用。describe函数是pandas中的一个方法，用于生成有关DataFrame或Series的描述性统计信息。它基本上是通过计算以下几个统计量来给出数据的分布情况：
- 计数(Count): 非缺失值的数量
- 平均值(Mean): 数据的平均值
- 标准差(Standard Deviation): 数据的标准差
- 最小值(Minimum): 数据的最小值
- 25%分位数(25th percentile): 数据的第25百分位数
- 中位数(Median): 数据的中位数(50百分位数)
- 75%分位数(75th percentile): 数据的第75百分位数
- 最大值(Maximum): 数据的最大值
这些统计信息对于了解数据的分布情况和发现异常值非常有帮助。
2. 为什么有些列不会显示
现在让我们来探讨一下为什么有些列在使用describe函数时并没有显示出来。一个常见的原因是这些列的数据类型不是数值型或布尔型，而是对象型或分类型。describe函数只会对数值型和布尔型的列进行统计描述，而对于其他类型的列会直接忽略掉。
接下来，我们用一个示例来演示一下。假设我们有一个包含不同类型数据的DataFrame：
import pandas as pd
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],
'B': ['a', 'b', 'c', 'd', 'e'],
'C': [1.1, 2.2, 3.3, 4.4, 5.5],
'D': [True, False, True, False, True]}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)
print(df.dtypes)
print(df.describe())
在这个示例中，我们创建了一个包含整数、字符串、浮点数和布尔值的DataFrame。当我们使用describe函数来描述这个DataFrame时，只有整数和浮点数列会被统计描述，而字符串列和布尔列则被忽略掉。这是因为describe函数只会对数值型和布尔型的列进行描述统计。
3. 处理非数值类型的列
如果我们想要对非数值类型的列也进行描述统计，可以通过指定include参数来实现。include参数可以接受一个列表，用于指定希望被包含在结果中的数据类型。例如，如果我们想要对所有列进行描述统计，不管它们的数据类型是什么，可以这样做：
print(df.describe(include='all'))
这样一来，即使是字符串列和布尔列，describe函数也会对它们进行相应的描述统计，只是统计信息可能没有意义。
另外，我们也可以同时指定多个数据类型：
print(df.describe(include=['int', 'float']))
这样描述统计结果就只包含整数列和浮点数列的统计信息。
4. 总结
总的来说，pandas中的describe函数对于数值型和布尔型的列非常有用，可以帮助我们快速了解数据的分布情况。但是对于非数值类型的列，describe函数会直接忽略掉。